结合平行因子分析算法和模式识别方法的三维荧光光谱技术用于石油类污染物的检测

发布时间：2021-06-21 17:20

　　随着海洋中石油资源的不断开发,泄漏到海洋环境中的石油也日益增多,它不仅威胁着海洋生态环境,同时也严重影响着人们的身体健康。因此,快速、有效地检测出海洋环境中的石油类污染物对于保护海洋生态环境和人类健康具有重要意义。石油产品中含有大量的多环芳烃,其具有较强的荧光特性。因此,荧光光谱技术成为检测石油类污染物的重要手段之一。利用三维荧光光谱技术结合平行因子分析算法和模式识别方法,对石油类污染物进行表征和分类。首先,以海水和十二烷基硫酸钠（SDS）配制的胶束溶液作为溶剂,分别配制不同浓度的柴油、航空煤油、汽油和润滑油溶液,最终得到80个实验样本;然后,利用FLS920型荧光光谱仪采集实验样本的三维荧光光谱数据,并通过Delaunay三角形内插值法对所获得的三维荧光光谱数据进行去散射处理;其次,利用平行因子分析（PARAFAC）算法分解去散射后的三维荧光光谱数据,通过运用核一致诊断法和残差分析法对组分数进行估计;最后,为了建立稳健的分类模型,利用Kennard-Stone算法将80个实验样本分为60个训练集样本和20个测试集样本,运用K最近邻（KNN）算法、主成分判别分析（PCA-LDA）算法以... 

【文章来源】：光谱学与光谱分析. 2020,40(09)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

汽油的荧光光谱

PARAFAC算法的分析结果

PARAFAC算法的分析结果

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3241085